車牌辨識系統軟體 相關
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LPR車牌辨識系統. 愈來愈多社區大樓升級 eTag結合車牌辨識 停車管理系統 ，宏頂的車牌辨識系統（License Plate Recognition, LPR）是 台灣具競爭力及深受客戶口碑的車牌辨識系統廠商 。. 而且能將車牌辨識系統與本公司專利的 ETAG停車場管理系統 進行整合，提供用戶更 ...
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逸中軟體雲端車牌辨識網頁. 使用次數：029637. 請選擇包含車牌之JPG影像圖檔後按下 上傳 按鍵，即可自動辨識。 影像大小建議為1280X720，但不限於此。 車牌字元高度限於15至160畫素，預設僅辨識單一車牌。 此車牌辨識核心完全自行研發可客製化，若合理照片無法辨識歡迎洽詢 本公司 ！ 此網頁僅供各界測試本公司車牌辨識核心之效能，請勿作為營業使用。 車牌號碼. Size.
車牌辨識系統是一種利用光學字元辨識 (OCR)在圖像上獲取車輛位置，進而讀取車輛牌照數據的技術；是車牌辨識的基本運作方式。. 在車牌辨識的實際應用上面必須是自動化的才有商業價值，所以在市場上一般稱為自動車牌辨識，而自動車牌辨識英文上的稱法有 ...
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- Ai 臉部辨識整合智慧車牌辨識將成未來趨勢
電腦視覺（Computer Vision）近來蓬勃發展，被認為是AI發展最快的領域之一，能讓電腦擁有視覺能力的技術，藉由攝影機來模擬人類的雙眼，並透過 AI 演算法來進行辨識，從製造業、零售到醫療、金融等產業，協助企業辨識物件與產品監測等都有許多應用。 電腦視覺技術亦可協助智慧城市（Smart City）發展，像是幫助政府搜集街道的影像，讓執政者們實施更適當的城市相關政策，透過電腦視覺技術獲取城市交通即時熱點資訊，緩解交通壅塞，進而改善行人與乘客的安全。 屬於電腦視覺範疇的人臉辨識技術，已成為全球智慧城市採用的熱門科技之一，人臉辨識如何助於智慧城市建立並提升城市生活品質以及公共安全呢？ 舉例來說：在人口密集的大都市，可以透過人臉辨識技術來偵測違反交通規則的行為，過去需要真人警察來取締的違法行...
傳統車牌辨識採用之影像視覺辨識技術，係透過攝影機擷取整個車牌號碼，分析並做圖形比對後，回傳辨識結果，然而因車牌上物件歸納過於發散，導致無法快速且準確辨識，於 2D 平面上較難進行車牌特徵分析。此外，傳統的車牌辨識系統僅能對單一車牌進行辨識，如需同時對多種車牌進行偵測，則容易造成辨識率下降的問題。 AI 車牌辨識則是透過機器深度學習技術，透過巨量且多元的資料訓練，讓電腦被教育該如何辨識特定物件特徵，包含扭曲的數字、拍攝角度不佳的車牌、車輛轉彎時傾斜的車牌等，使其可迅速過濾雜訊，精準辨認車牌上的內容，協助穩定治安。 以下將針對傳統車牌辨識所面臨的五大難題，闡述為何智慧車牌辨識將成為未來趨勢。
訊連科技提供 LPR─AI 車牌辨識 SDK 引擎，可針對不同的智慧停車場與科技執法場景，整合於多種攝影機與作業系統。 此外，企業還可搭配FaceMe® Security 解決方案，將AI 臉部辨識技術整合於企業現行之門禁安控系統，於車輛進出時，同步進行司機身分查驗，避免盜用鑰匙事件發生。 警政系統亦可透過整合 AI 人臉辨識與車牌辨識技術，透過行動或隨身攝影裝置，協助巡邏員警確認民眾身分，有效應用於失蹤或迷路人口協尋及黑名單比對等場景。此外，還可以將 AI 車牌辨識整合於警用行車紀錄器，透過快速掃描比對行車紀錄器之影片，進行車牌辨識，以尋找失竊或犯罪車輛。 當然，AI 人臉辨識系統在準確率的表現上，也將影響辨識應用能否在關鍵時刻發揮作用，而根據最新公布於美國國家標準暨技術研究院（NIST）...
隨著影像辨識演算法不斷地更新，智慧車牌辨識技術將逐步取代傳統車牌辨識。AI 車牌辨識優點包含多角度、多車道辨識、與後端資料整合性高、辨識時間快速且辨識精準度更高，皆可有效協助判斷交通違規行為或司機身分查驗。 此外，為了企業安控考量，整合人臉辨識技術與智慧車牌辨識將成未來趨勢。針對企業私人停車場、社區停車場，以及高度管制區，皆可透過人車查驗與身分比對，有效管理人員進出。公部門於進行科技執法時，亦能透過即時的車輛與司機人臉比對，有效取締犯罪行為。 如欲瞭解更多關於臉部辨識與車牌辨識資訊，請前往FaceMe®官方網站
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建立即時車牌偵測和辨識應用程式 - NVIDIA 台灣官方部落格. 2021 年 05 月 12 日 作者 NVIDIA Developer. 針對靜止或快速移動的車輛進行自動車牌辨識（automatic license plate recognition，ALPR），是智慧城市常見的智慧影像分析應用之一。 部分常見的使用案例，包括停車輔助系統、自動化收費站、在港口以及醫療物資運輸倉庫中登記與識別運輸和物流車輛。 可以即時執行上述應用是讓這些市場充分發揮潛力的關鍵。 傳統技術是仰賴專用攝影機和處理硬體，不僅需要高昂的部署成本，且難以維護。 ALPR 的工作流程涉及使用物件偵測深度學習模型，偵測畫格中的車輛，以及使用車牌偵測模型定位車牌，最後辨識車牌上的字元。
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支援匯入 / 匯出車牌資料 (Access或Excel檔案格式) 車輛特殊清單(Hotlist)可以快速過濾大量車輛，最高100,000筆，一般停車場管理最高40,000筆 停車場管理模式提供管理車輛進出，停車駐留時間及一位多車管理功能
